数据模型优化服务



服务介绍



很多数据库的性能隐患,是由于前期设计过程中埋下的缺陷,其中数据模型的问题是关键因素之一,通过性能优化服务,对存在问题的数据模型进行整合、优化、重构,是优化服务的内容之一。

 

由于数据结构问题以及处理过程中过于复杂可能导致系统越来越臃肿,执行速度不断降低,系统质量越来越差。

当前很多系统在数据结构管理上都存在不足,这些问题包括:

 

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●  数据模型复杂:增加新业务就要增加新表,导致表的数量惊人,处理方法日渐复杂。

●  数据技术滞后:未能从企业全局角度搭建数据架构,缺乏专业数据人员,数据模型几乎都由开发人员直接设计。

●  数据质量低下:被动的数据质量管理导致数据大量重复,很难保证数据一致性,数据模型混乱导致错误数据大量增加。

●  管理流程混乱:没有正确详细的ER图,无法从整体上管控数据架构修改流程,设计初期的数据模型在屡次修改之后已经完全无效。

 

云和恩墨的数据模型优化服务,可以从前期物理模型设计开始,从专业角度出发,帮助用户精简优化数据模型,规划设计数据模型的物理落地方案,提升数据质量、降低数据冗余,建立健全元数据管理机制,构建清晰地数据架构管控流程,通过梳理、设计、重构的过程全面实现系统之根——数据模型的优化改良。

 

通过数据标准管理体系与数据质量管理体系两个体系,为客户提供以下数据模型优化服务:

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数据标准管理体系

 

数据规范管理:数据规范管理是建立数据模型的标准语言之上的,用于规范化业务系统数据模型构建以及使用。数据规范管理主要是针对数据模型中的各种元素进行统一的管理和审核,内容包括命名规则、数据类型、技术标准、专业术语说明、参考文献等,为业务模型的规范化提供支撑基础。

 

数据模型管理:模型管理是数据模型设计生命周期中的一个重要部分,从业务驱动出发,通过对逻辑模型、数据模型、物理模型的管理,为不同行业客户提供多种数据模型,并提供对应的管理和优化服务。

 

 

 

数据质量管理体系

 

元数据管理:Gartner在研究报告里明确指出,“元数据管理将是未来企业信息化的核心基础设施” ,如何面向业务释放元数据的价值,云和恩墨提供了自动化的数据采集、增强业务元数据管理能力、面向业务的定制化应用等元数据管理服务,为数据使用者提供相关数据。

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数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。云和恩墨根据多年来数据质量管理的经验,深入到数据生命周期中每个阶段,对数量质量进行管控,帮助客户提升数据质量。

 

服务优势



数据优化领域技术专业度

主营业务专注在企业级数据库服务和产品,拥有第一届ITPUB SQL大赛冠军罗海雄、ITPUB Oracle开发版的版主怀晓明等SQL优化领域的顶尖技术专家和丰富行业实践积累。

优化服务专业度

公司自主研发了基于SQL审核优化产品SQM,帮助客户对业务系统做到事前审查优化,降低上线风险,我司是业界最早提出SQL质量管控与审核理念的公司,并提供整套SQL质量管控解决方案。

优化成功案例优势

运营商、保险、金融、政府、能源等行业具有丰富的大型核心业务数据库优化案例,获得客户认可;部分案例体现业界最高水准的技术综合保障能力

客户行业特征匹配度

大量高IT成熟度行业的专业服务经验,对各类行业核心业务系统数据运行平台均具备运维、设计、故障处理、升级迁移、性能优化等案例与经验

解决方案服务组织能力

具备公司级解决方案标准化服务产品流程、技术工具和项目管理PMO,依据客户环境三要素准确判定工作量,节省大量沟通协调成本,实现安全高效的服务交付。

 



优化提升
相关案例
渤海财险
行 业:保险
项 目:性能优化
服务价值:全面调研与深度分析,从多维度结合业务特性优化提升系统运行效率,并通过深度的SQL质量把控,进一步提升核心系统的业务支撑能力。全面提升核心系统的高效运行能力。